nnom
时间: 2025-04-07 14:11:55 浏览: 26
### NNOM框架概述
NNOM 是一种轻量级的嵌入式神经网络推理引擎,专为资源受限设备设计。它允许开发者在微控制器(如 STM32 或其他 MCU 平台)上部署经过训练的机器学习模型[^1]。
该框架的主要特点包括支持多种常见的神经网络层结构以及优化后的矩阵运算库,从而实现高效的计算性能。通过将 TensorFlow 训练好的模型转换成 C 文件的形式,可以方便地集成到任何基于 C 的项目中[^2]。
### 使用教程
#### 准备工作
为了能够顺利使用 NNOM 框架,在开始之前需要准备好以下几项内容:
- 已经完成训练并验证过的深度学习模型;
- 安装有 Python 环境用于执行模型转换脚本;
- 配置好目标硬件平台及其开发工具链环境;
#### 转换过程
利用 nnom 提供的 python 脚本 `nnom.py` 可以把 Keras/Tensorflow 中保存下来的 .h5 格式的权重参数转化为可以直接编译进工程里的头文件形式的数据表定义语句集合。
以下是具体操作命令示例:
```bash
python nnom.py --model your_model.h5 --output model_data.c
```
此命令会读取指定路径下的 keras/tf h5 模型文件your_model.h5, 经过一系列处理之后生成名为model_data.c的新源码文件.
接着就可以把这个新产生的c语言版本权值初始化代码加入到自己的固件程序当中去了.
#### 编程接口调用说明
当完成了上述准备工作以后,则可以在应用程序里按照如下方式来实例化一个已经加载好了预设配置信息的对象变量:
```c
// 创建网络对象
struct nnom_graph *graph;
// 初始化图
graph = create_nnom_graph();
if (graph == NULL){
printf("Failed to init graph\n");
}
// 加载模型数据
load_model(graph);
// 设置输入张量
set_input_tensor(graph, input_buffer);
// 运行推断
run_inference(graph);
// 获取输出结果
get_output_tensor(graph, output_buffer);
```
以上就是整个流程的一个简单描述,当然实际应用过程中可能还会涉及到更多细节方面的调整设置等问题待解决。
### 注意事项
由于MCU本身的内存容量有限制,在移植大型复杂度较高的DNN模型至此类平台上时需特别注意量化精度损失情况以及存储空间占用率等因素的影响评估分析工作不可少做一步也不能落下哦[^3]!
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